कृषि में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)[संपादित करें]

सारांश:[संपादित करें]

संयुक्त राष्ट्र एफएओ (फूड एंड एग्रीकल्चर ऑर्गनाइजेशन) का कहना है कि 2050 में दुनिया की आबादी में 2 अरब की वृद्धि होगी, जबकि खेती के लिए अतिरिक्त भूमि क्षेत्र उस समय केवल 4% ही होगी। ऐसी परिस्थिति में खेती में वर्तमान बाधाओं और हालिया तकनीकी प्रगति और समाधानों का उपयोग करके अधिक कुशल कृषि पद्धतियों को प्राप्त किया जा सकता है।इस बदलाव के कारण कृषि क्षेत्र में एआई (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) या मशीन इंटेलिजेंस का एक सीधा आवेदन हो सकता है। खेती के समाधान जो एआई द्वारा संचालित हैं वे एक किसान को कम गुणवत्ता के साथ अधिक चीजें करने में सक्षम बनाता है, जिससे फसलों के लिए एक त्वरित जीटीएम (गो-टू-मार्केट) रणनीति सुनिश्चित होती है। इसमें यही बात बताई गयी है कि कैसे एआई का उपयोग करके कृषि के विविध क्षेत्रों को विकसित किया जा सकता है।

विस्तार:[संपादित करें]

कृषि में विभिन्न कृषि तकनीकों के लिए एआई का तेजी से अनुकूलन है। संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग की अवधारणा कंप्यूटर के लिए एक मॉडल के रूप में मानव विचार प्रक्रिया का अनुसरण करती है। यह एआई- संचालित कृषि में एक अशांत प्रौद्योगिकी के परिणाम स्वरूप, दक्षता में सुधार करने के लिए विभिन्न परिस्थितियों (अधिग्रहीत सीखने के आधार पर) की व्याख्या करने, प्राप्त करने और प्रतिक्रिया करने में अपनी सेवा प्रदान करता है। कृषि के नवीनतम विकासों को देखकर इस क्षेत्र के लाभों को पुनः प्राप्त करने के लिए, किसान चैट्टरबोट जैसे प्लेटफार्मों के माध्यम से समाधान प्रदान कर सकते हैं। वर्तमान में, भारत में माइक्रोसॉफ्ट कॉर्पोरेशन आंध्र प्रदेश में 175 किसानों के साथ भूमि की तैयारी, बुवाई, उर्वरक और फसल पोषक तत्वों के लिए सेवाएं और समाधान प्रदान करने के लिए काम करता है। पिछली कटाई की तुलना में औसतन, प्रति हेक्टेयर फसल की पैदावार में 30% की वृद्धि पहले से ही देखी गयी है।

इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) ने विकास को गति दी:[संपादित करें]

संरचित और असंरचित प्रारूप में प्रत्येक दिन बड़े पैमाने पर डेटा उत्पन्न होते हैं। ये आंकड़े मौसम के पैटर्न, मिट्टी की रिपोर्ट, नए शोध, बारिश, कीटों के हमले की चपेट में आने, ड्रोन और कैमरों के जरिए इमेजिंग से संबंधित हैं। बुद्धिमान डेटा संलयन के लिए दो प्राथमिक प्रौद्योगिकियाँ तैनात की गई हैं - निकटता और दूरस्थ संवेदन। इन उच्च संकल्प डेटा का महत्वपूर्ण अनुप्रयोग मिट्टी का परीक्षण करने के लिए है। दूरस्थ संवेदन के विपरीत, निकटता संवेदन को हवाई या उपग्रह प्रणालियों में निर्मित करने के लिए सेंसर की आवश्यकता नहीं होती है; इसके लिए केवल उन सेंसरों की आवश्यकता होती है जो एक निकट सीमा पर मिट्टी के संपर्क में होते हैं। यह किसी विशेष क्षेत्र में सतह के नीचे की मिट्टी पर आधारित मिट्टी के लक्षण वर्णन में सुविधा प्रदान करता है। रोबोट (मकई की तरह फसलों के संबंध में) जैसे हार्डवेयर समाधान पहले से ही ऐसे सॉफ़्टवेयर बनाना शुरू कर चुके हैं जो सबसे संभावित फसल पैदावार को अधिकतम करने के लिए कॉर्न्स की खेती के लिए सबसे अच्छा उर्वरक विकसित करने के लिए रोबोटिक्स के साथ डेटा एकत्र करते हैं।

मशीन सीखने और बुद्धि का उपयोग कर पौधे की तनाव पहचानना:[संपादित करें]

उच्च रिज़ॉल्यूशन छवियों और एआई द्वारा कई सेंसर डेटा के माध्यम से एक संयंत्र में तनाव के विभिन्न स्तरों का पता लगाता है। कई स्रोतों से उत्पन्न डेटा के इस पूरे सेट का उपयोग एआई मशीन लर्निंग के लिए इनपुट डेटा के रूप में प्रयोग किया जाता है। यह इन आंकड़ों के संलयन को सक्षम बनाता है और पौधों के तनाव की पहचान के लिए पहचान मापदंडों की सुविधा देता है। विकसित एआई मशीन लर्निंग मॉडल को पौधों की छवियों की एक विस्तृत श्रृंखला पर प्रशिक्षित किया जाता है और पौधों में तनाव के विभिन्न स्तरों को पहचाना जाता है। इस कुल दृष्टिकोण को बेहतर और बेहतर निर्णय लेने के लिए मान्यता, वर्गीकरण, परिमाणीकरण और पूर्वानुमान के चार अनुक्रमिक चरणों में वर्गीकृत किया जाता है।

डिजिटल खेती में रोबोटिक्स:[संपादित करें]

संभावित कीटों के हमलों का पूर्वानुमान करते हुए, यूनाइटेड फॉस्फोरस लिमिटेड के साथ मिलकर माइक्रोसॉफ्ट एक कीट जोखिम भविष्यवाणी अनुप्रयोग प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस (एपीआई) विकसित कर रहा है, जिसमें एआई और मशीन सीखने का एक रणनीतिक लाभ है जो कि कीट हमले की संभावित संभावना का अग्रिम में संकेत देने के लिए है। डिजिटल खेती मे रोबोट डिजिटल कैमरा इमेजिंग कि मदद से लेजर स्कैन द्वारा क्षेत्र की निगरानी की जाती है। इसमे कई प्रक्रियाएं है जो किसान को सटीक खेती, उच्च उपज, बेहतर गुणवत्ता वाले न्यूनतम संसाधन प्रदान करता है।

कृषि में एआई को अपनाने में चुनौतियां:-[संपादित करें]

बाजार में आसानी से उपलब्ध खेती के लिए विभिन्न संज्ञानात्मक समाधानों की जबरन वसूली लागत है। एआई समाधानों को यह आश्वासन देने के लिए अधिक व्यवहार्य बनना होगा कि यह तकनीक कृषक समुदाय तक पहुंचे। यदि एआई संज्ञानात्मक समाधान एक खुले स्रोत मंच में पेश किए जाते हैं जो समाधानों को अधिक किफायती बना देगा, जिसके परिणामस्वरूप अंततः किसानों में तेजी से गोद लेने और अधिक अंतर्दृष्टि प्राप्त होगी।